連 MIT 都開設「AI 系」！大學生拚命追著 AI 跑，卻不知正是它讓自己「畢業即失業」
電腦科學（CS）在過去 10 年曾是通往高薪科技業的黃金門票，但如今這張門票似乎正在貶值。矛盾的是，造成貶值的正是科技業最火熱的領域 —— AI 本身。
根據《紐約時報》（The New York Times）與英國《BBC》的綜合觀察，當前出現了一個充滿矛盾的現象：在學術端，生成式 AI 的爆發引發西方大學校園的板塊移動。學生們相信傳統 CS 學位不再是唯一首選，掌握 AI 技術才能在就業市場脫穎而出。大學紛紛開設 AI 專門學院，並且有大量學生湧入。
但在就業端，現實卻截然相反。AI 工具正在取代初階程式設計工作，導致針對新鮮人的入門職缺在過去幾年間腰斬。無論是傳統 CS 還是新興 AI 科系的畢業生，都面臨同樣困境——連最基礎的「初級工程師」職位都變得遙不可及，部分本科畢業生甚至被迫轉行。
這是一場殘酷的博弈：學生以為追逐 AI 浪潮能確保未來，卻沒料到正是這波浪潮，吞噬了他們原本的入場機會。
大學新生湧入新興 AI 科系，62% 電腦科學領域入學人數下跌
南佛羅里達大學（University of South Florida）本學期超過 3000 名學生湧入新成立的人工智慧與網路安全學院。同樣的趨勢也發生在加州大學聖地牙哥分校（UC San Diego），學校新設的 AI 主修課程，首年就吸引 150 名大一新生註冊。
連頂尖名校也不例外，麻省理工學院（MIT）於 2022 年設立「人工智慧與決策」主修，短時間已吸引近 330 名學生就讀，躍升為校內僅次於電腦科學的第二大主修。
這股「棄 CS、保 AI」的風潮，直接衝擊傳統電腦科學系的招生狀況。根據計算機研究協會（Computing Research Association）針對約 200 所大學的年度數據分析，過去 15 年來，智慧型手機與社群媒體的榮景曾讓主修 CS 的學生人數，從 10 年前的 6.5 萬激增至 17.3 萬，但 2025 年秋季，高達 62% 的電腦科學相關科系的入學人數下滑。
羅徹斯特理工學院（Rochester Institute of Technology）軟體工程系主任安迪・梅尼利（Andy Meneely）表示，今昔差異顯而易見，尤其是當他看到許多優秀的學生竟然在求職市場上頻頻碰壁時，無疑加深學生對於未來「純寫程式」的焦慮。
科技類職缺暴跌 50%！AI 讓「初階工程師」從徵才廣告上消失
學生對未來的焦慮並非空穴來風，職場數據證實「寒冬」降臨。
英國國家教育研究基金會（National Foundation for Education Research）報告顯示，從 2019～2024 年間，科技類職缺的廣告數量暴跌 50%，其中受創最深的就是入門級職位。
不少畢業生發現，市面上所謂的「初級」職缺，往往要求至少 2 年的專業經驗，對於剛畢業的新鮮人來說是根本不可能的門檻。造成此現象的原因之一，是企業大量導入 AI 工具來自動化簡單的程式設計工作。
初級開發者過去透過處理基礎程式來累積經驗，但現在這些工作被 ChatGPT 等工具取代。Stack Overflow 數據指出，雖然僅有 1/3 開發者完全信任 AI 的產出，但已有近半數人每天使用 AI 工具。
InfluxData 技術長保羅・迪克斯（Paul Dix）警告，這種做法正在扼殺人才的培育管道：「如果沒有人願意雇用年輕開發者，未來我們將面臨沒有資深開發者可用的窘境。」儘管如此，企業為了展現 AI 投資的回報，仍傾向削減初階人力成本，導致新鮮人求職難度指數上升。
就連求職過程，也散發滿滿的「AI 味」
除了職缺稀缺，求職過程本身也演變成一場由 AI 主導的惡夢。
一位受訪者分享一次荒謬的求職經歷：一個高度自動化的申請流程竟然包含多達 8 個關卡，第一關就是回答 20 個關於自己的問題。他的同儕甚至被要求對著鏡頭錄製面試回覆，最後卻由 AI 系統進行評分與篩選。
另一位畢業生表示，為了迎合演算法，履歷必須寫得「對 AI 友善」；但當他終於見到人類面試官時，對方卻顯然連他的履歷都沒讀過。這種缺乏人性的招聘流程，讓求職者倍感挫折，甚至有畢業生最終選擇放棄科技業，轉而考慮報考警察。
產學界憂心：AI 學位熱潮使學生技能「空洞化」
學術界與產業界更擔憂的是，這股 AI 學位熱潮可能導致學生技能「空洞化」。部分專家警告，許多新開設的 AI 課程過於側重理論、倫理政策或模型架構，卻忽略網路基礎、系統整合、資訊安全以及編寫生產級代碼等枯燥但必要的核心技能。
中小型企業仍然需要能維護 IT 運作的工程師，而非僅懂高階模型架構，卻不懂基礎建設的理論派畢業生。如果大學為了追逐熱潮而犧牲基礎訓練，這批拿著 AI 文憑的畢業生，可能會發現自己既無法勝任高階 AI 研發，也缺乏維護傳統系統的實戰能力。
資料來源：New York Times、BBC、TECHSPOT；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
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